畢設題目是“基於神經網路的蛋白質分類器設計”

經過一些努力現在分類的精度到達了98%，但其實仍然不理想，導師其實希望我能做個100%精度的。

總結一下那2%失敗的原因：

GPCR家族LEVEL2的分類裡，有兩類序列特別少，只有3條。我如果拿兩條建模，一條測試，就會導致建模不準確，測試序列也無法正確分類，如果我拿全部的3條序列進行建模，模型是準確了，但沒有用來測試的序列，誰會信你的模型是精確的呢？

但是好就好在，，別的類數量都挺多，我可以把別的類多抽出點，錯誤的這兩條錯就錯吧，那樣的話，正確分類的序列數量就多了，精度也就高了，，，雖然沒有解決實際問題，但是吧，，最起碼好看了些。

關於我具體是怎麼提取蛋白序列特徵段，以及如何使用神經網路工具製作分類器，等我最後答辯完了，我把論文放出來。也和大家相互學習進步吧。